{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 第16章 深度学习初窥之神经网络模型 - by 王宇韬"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 1.神经网络模型简单代码实现"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "神经网络分类模型：MLPClassifier"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "X = [[1, 0], [5, 1], [6, 4], [4, 2], [3, 2]]\n",
    "y = [0, 1, 1, 0, 0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "D:\\Anaconda\\Anaconda\\lib\\site-packages\\sklearn\\neural_network\\multilayer_perceptron.py:566: ConvergenceWarning: Stochastic Optimizer: Maximum iterations (200) reached and the optimization hasn't converged yet.\n",
      "  % self.max_iter, ConvergenceWarning)\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "MLPClassifier(activation='relu', alpha=0.0001, batch_size='auto', beta_1=0.9,\n",
       "              beta_2=0.999, early_stopping=False, epsilon=1e-08,\n",
       "              hidden_layer_sizes=(100,), learning_rate='constant',\n",
       "              learning_rate_init=0.001, max_iter=200, momentum=0.9,\n",
       "              n_iter_no_change=10, nesterovs_momentum=True, power_t=0.5,\n",
       "              random_state=None, shuffle=True, solver='adam', tol=0.0001,\n",
       "              validation_fraction=0.1, verbose=False, warm_start=False)"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "from sklearn.neural_network import MLPClassifier\n",
    "mlp =MLPClassifier()\n",
    "mlp.fit(X, y)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "y_pred = mlp.predict(X)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "a = pd.DataFrame()  # 创建一个空DataFrame \n",
    "a['预测值'] = list(y_pred)\n",
    "a['实际值'] = list(y)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>预测值</th>\n",
       "      <th>实际值</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   预测值  实际值\n",
       "0    0    0\n",
       "1    1    1\n",
       "2    1    1\n",
       "3    0    0\n",
       "4    0    0"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "a"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "补充知识点 - 神经网络回归模型：MLPRegressor"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[2.85598566]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from sklearn.neural_network import MLPRegressor\n",
    "X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]\n",
    "y = [1, 2, 3, 4, 5]\n",
    "\n",
    "model = MLPRegressor(random_state=123)  # 设置random_state随机状态参数，使得每次训练的模型都是一样的\n",
    "model.fit(X, y)\n",
    "\n",
    "print(model.predict([[5, 5]]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 2.案例实战 - 用户评论情感分析"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 2.1 数据读取、中文分词、文本向量化"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1.数据读取"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>客户编号</th>\n",
       "      <th>评论</th>\n",
       "      <th>评价</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>是iPhone8 XR正品，按键屏幕反应蛮快的很灵活，屏幕6.0的不算很大，刚刚好，这款面容...</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>外形外观：外光非常漂亮，黑色的非常大气。适合男士拥有。屏幕音效：刚开机就下载了一个QQ音乐试...</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>从苹果4s，到6s，再到xr，就是喜欢苹果的手感和风格，视频流畅，图片清晰，纠结了好久买哪个...</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>主要是手感，太沉了，比苹果6，沉一倍，厚太多了，看中双卡双待机，刚买回来用，待机时间还不错，...</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "      <td>外形外观：红色超级好看，送妈妈的。屏幕音效：音效还可以，也什么特别的，屏幕看着也挺舒服。拍照...</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   客户编号                                                 评论  评价\n",
       "0     1  是iPhone8 XR正品，按键屏幕反应蛮快的很灵活，屏幕6.0的不算很大，刚刚好，这款面容...   1\n",
       "1     2  外形外观：外光非常漂亮，黑色的非常大气。适合男士拥有。屏幕音效：刚开机就下载了一个QQ音乐试...   1\n",
       "2     3  从苹果4s，到6s，再到xr，就是喜欢苹果的手感和风格，视频流畅，图片清晰，纠结了好久买哪个...   1\n",
       "3     4  主要是手感，太沉了，比苹果6，沉一倍，厚太多了，看中双卡双待机，刚买回来用，待机时间还不错，...   1\n",
       "4     5  外形外观：红色超级好看，送妈妈的。屏幕音效：音效还可以，也什么特别的，屏幕看着也挺舒服。拍照...   1"
      ]
     },
     "execution_count": 1,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "df = pd.read_excel('产品评价.xlsx')\n",
    "df.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "2.中文分词"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Building prefix dict from the default dictionary ...\n",
      "Loading model from cache C:\\Users\\85079\\AppData\\Local\\Temp\\jieba.cache\n",
      "Loading model cost 1.143 seconds.\n",
      "Prefix dict has been built succesfully.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "我\n",
      "爱\n",
      "北京\n",
      "天安门\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# jieba库分词示例\n",
    "import jieba\n",
    "word = jieba.cut('我爱北京天安门')\n",
    "for i in word:\n",
    "    print(i)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "客户编号                                                    1\n",
       "评论      是iPhone8 XR正品，按键屏幕反应蛮快的很灵活，屏幕6.0的不算很大，刚刚好，这款面容...\n",
       "评价                                                      1\n",
       "Name: 0, dtype: object"
      ]
     },
     "execution_count": 3,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 通过第2章讲的iloc获取数据表DataFrame第一行信息，0表示第一行\n",
    "df.iloc[0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "是 iPhone8   XR 正品 ， 按键 屏幕 反应 蛮快 的 很 灵活 ， 屏幕 6.0 的 不算 很大 ， 刚刚 好 ， 这 款 面容 识别 开锁 比 指纹 方便 多 了 ， 内外 的 整体 看起来 很 美观 ， 整机 子 不算 是 很厚感 ， 像素 高 比较 清晰 ， 双卡 双待 ， 续航 强 ， 跟 8plus 差价 300 元 ， 还是 选 XR 款好 ， 性能 不错 ， 处理器 、 芯片 也 是 最新 一代\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 为了循序渐进，这里先演示第一条评论的分词效果\n",
    "import jieba\n",
    "word = jieba.cut(df.iloc[0]['评论'])\n",
    "result = ' '.join(word)\n",
    "print(result)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 遍历整张表格，对所有评论进行分词\n",
    "words = []\n",
    "for i, row in df.iterrows():\n",
    "    word = jieba.cut(row['评论'])\n",
    "    result = ' '.join(word) \n",
    "    words.append(result)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['是 iPhone8   XR 正品 ， 按键 屏幕 反应 蛮快 的 很 灵活 ， 屏幕 6.0 的 不算 很大 ， 刚刚 好 ， 这 款 面容 识别 开锁 比 指纹 方便 多 了 ， 内外 的 整体 看起来 很 美观 ， 整机 子 不算 是 很厚感 ， 像素 高 比较 清晰 ， 双卡 双待 ， 续航 强 ， 跟 8plus 差价 300 元 ， 还是 选 XR 款好 ， 性能 不错 ， 处理器 、 芯片 也 是 最新 一代',\n",
       " '外形 外观 ： 外光 非常 漂亮 ， 黑色 的 非常 大气 。 适合 男士 拥有 。 屏幕 音效 ： 刚 开机 就 下载 了 一个 QQ 音乐 试 了 一下 。   音效 还是 非常 不错 的 。 拍照 效果 ： 拍照 很 清晰 ， 照亮 你 脸上 的 痘痘 。 运行 速度 ： 运行 速度 就 不用说 了 。   一个 字快 。 待机时间 ： 待机 很 不错 。 用 一段时间 再 来 评价 。 其他 特色 ： 个人感觉 比 Ｘ 好 。   可能 是因为 上手 的 手感 比较 好 吧 ， 总之 还是 值得 入手 的',\n",
       " '从 苹果 4s ， 到 6s ， 再 到 xr ， 就是 喜欢 苹果 的 手感 和 风格 ， 视频 流畅 ， 图片 清晰 ， 纠结 了 好久 买 哪个 颜色 ， 白色 干净 ， 同事 买 的 黄色 ， 感觉 也 很 好看 ， 蓝色 ， 珊瑚 我 也 喜欢 ， 最终 还是 选择 比较 适合 女生 的 珊瑚 色 ， 实物 比 图片 更 漂亮 ， 超级 喜欢 ， 运行 速度 快 ， 全屏 显示 ， 体积小 了 ， 可 显示 区域 变得 了 ， 很棒 。']"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "words[0:3]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 如果对上面过程如果熟悉后，也可以直接写成如下的合并代码形式\n",
    "words = []\n",
    "for i, row in df.iterrows():\n",
    "    words.append(' '.join(jieba.cut(row['评论'])))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# # iterrows()函数相关知识点，不熟悉DataFrame数据表遍历的话，可以把下面的注释取消了，看看效果\n",
    "# for i, row in df.iterrows():\n",
    "#     print(i)\n",
    "#     print(row)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "3.文本向量化"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 文本向量化CountVectorizer()函数的使用技巧：使用示例\n",
    "from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer\n",
    "test = ['手机 外观 漂亮', '手机 图片 清晰']\n",
    "vect = CountVectorizer()\n",
    "X = vect.fit_transform(test)\n",
    "X = X.toarray()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "{'手机': 2, '外观': 1, '漂亮': 4, '图片': 0, '清晰': 3}\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "words_bag = vect.vocabulary_\n",
    "print(words_bag)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[[0 0 0 ... 0 0 0]\n",
      " [0 0 0 ... 0 0 0]\n",
      " [0 0 0 ... 0 0 0]\n",
      " ...\n",
      " [0 0 0 ... 0 0 0]\n",
      " [0 0 0 ... 0 0 0]\n",
      " [0 0 0 ... 0 0 0]]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 实际应用\n",
    "from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer\n",
    "vect = CountVectorizer()\n",
    "X = vect.fit_transform(words)\n",
    "X = X.toarray()\n",
    "print(X)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
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       "      <th>8</th>\n",
       "      <th>9</th>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <th>4065</th>\n",
       "      <th>4066</th>\n",
       "      <th>4067</th>\n",
       "      <th>4068</th>\n",
       "      <th>4069</th>\n",
       "      <th>4070</th>\n",
       "      <th>4071</th>\n",
       "      <th>4072</th>\n",
       "      <th>4073</th>\n",
       "      <th>4074</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>5 rows × 4075 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   0     1     2     3     4     5     6     7     8     9     ...  4065  \\\n",
       "0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0  ...     0   \n",
       "1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0  ...     0   \n",
       "2     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0  ...     0   \n",
       "3     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0  ...     0   \n",
       "4     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0  ...     0   \n",
       "\n",
       "   4066  4067  4068  4069  4070  4071  4072  4073  4074  \n",
       "0     0     0     0     0     0     0     0     0     0  \n",
       "1     0     0     1     0     0     0     0     0     0  \n",
       "2     0     0     0     0     0     0     0     0     0  \n",
       "3     0     0     0     0     0     0     0     0     0  \n",
       "4     0     0     0     0     0     0     0     0     0  \n",
       "\n",
       "[5 rows x 4075 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 27,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "# pd.set_option('display.max_columns', None)  # 添加这行代码可以显示所有列，如果讲None改成500，则表示可最多显示500列\n",
    "# pd.set_option('display.max_rows', None)  # 添加这行代码可以显示所有行，如果讲None改成500，则表示可最多显示500行\n",
    "pd.DataFrame(X).head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "4.目标变量提取"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0    1\n",
       "1    1\n",
       "2    1\n",
       "3    1\n",
       "4    1\n",
       "Name: 评价, dtype: int64"
      ]
     },
     "execution_count": 15,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "y = df['评价']\n",
    "y.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 2.2 神经网络模型的搭建与使用"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 28,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "MLPClassifier(activation='relu', alpha=0.0001, batch_size='auto', beta_1=0.9,\n",
       "              beta_2=0.999, early_stopping=False, epsilon=1e-08,\n",
       "              hidden_layer_sizes=(100,), learning_rate='constant',\n",
       "              learning_rate_init=0.001, max_iter=200, momentum=0.9,\n",
       "              n_iter_no_change=10, nesterovs_momentum=True, power_t=0.5,\n",
       "              random_state=None, shuffle=True, solver='adam', tol=0.0001,\n",
       "              validation_fraction=0.1, verbose=False, warm_start=False)"
      ]
     },
     "execution_count": 28,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "from sklearn.neural_network import MLPClassifier\n",
    "mlp =MLPClassifier()  # 因为模型运行具有随机性，如果想让每次运行结果一致，可以设置random_state随机参数为任一数字，如MLPClassifier(random_state=123)\n",
    "mlp.fit(X_train, y_train)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0\n",
      " 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1\n",
      " 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "y_pred = mlp.predict(X_test)\n",
    "print(y_pred)  # 因为模型运行具有随机性，所以这里得到的结果可能和书上的略有不同，如果想让每次运行结果一致，可以设置random_state随机参数为任一数字，如MLPClassifier(random_state=123)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 30,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>预测值</th>\n",
       "      <th>实际值</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   预测值  实际值\n",
       "0    1    1\n",
       "1    0    0\n",
       "2    0    1\n",
       "3    1    1\n",
       "4    0    0"
      ]
     },
     "execution_count": 30,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "a = pd.DataFrame()  # 创建一个空DataFrame \n",
    "a['预测值'] = list(y_pred)\n",
    "a['实际值'] = list(y_test)\n",
    "a.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0.9814814814814815"
      ]
     },
     "execution_count": 20,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 获取预测准确度\n",
    "from sklearn.metrics import accuracy_score\n",
    "score = accuracy_score(y_pred, y_test)\n",
    "score"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0.9814814814814815"
      ]
     },
     "execution_count": 26,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 通过模型自带的score()函数也可以获取预测准确度\n",
    "mlp.score(X_test, y_test)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "请输入您对本商品的评价：物流为什么这么慢，到手里都已经一周了。五星给手机，一星给物流。\n",
      "['物流 为什么 这么 慢 ， 到 手里 都 已经 一周 了 。 五星 给 手机 ， 一星 给 物流 。']\n",
      "[0]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 自我体验\n",
    "comment = input('请输入您对本商品的评价：')\n",
    "comment = [' '.join(jieba.cut(comment))]\n",
    "print(comment)\n",
    "X_try = vect.transform(comment)\n",
    "y_pred = mlp.predict(X_try.toarray())\n",
    "print(y_pred)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1\n",
      " 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1\n",
      " 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1]\n",
      "0.8703703703703703\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 朴素贝叶斯模型对比\n",
    "from sklearn.naive_bayes import GaussianNB\n",
    "nb_clf = GaussianNB()\n",
    "nb_clf.fit(X_train,y_train)\n",
    "\n",
    "y_pred = nb_clf.predict(X_test)\n",
    "print(y_pred)\n",
    "\n",
    "from sklearn.metrics import accuracy_score\n",
    "score = accuracy_score(y_pred, y_test)\n",
    "print(score)"
   ]
  },
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   "outputs": [],
   "source": []
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   "language": "python",
   "name": "python3"
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